package 简单.动态规划.斐波那契数列;

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 * 你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是
 * 相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。
 * <p>
 * 给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你 不触动警报装置的情况下 ，一夜之内能够偷窃到的最高金额。
 * <p>
 * 四步走：
 * 1，定义子问题(分析开头特殊情况的值)
 * 偷从0~K间房子，偷窃到的最高金额。
 * 偷第0间房子，偷窃到的最高金额：0
 * 偷0~1间房子，偷窃到的最高金额：nums[0]
 * 2，写出子问题的递推关系
 * 偷第K间房子有两种偷法：
 * 偷：f(k)=f(k-2)+nums[k]，虽然可以不是只隔1间房子，但f(k-2)>=f(k-3 or 4...);
 * 不偷：f(k)=f(k-1)，虽然可以不只是选择前一个房子，单f(k-1)>=f(k-2 or 3...);
 * 取这两种偷法中最大的值。
 * 3，确定DP数组的计算顺序
 * 因为f(k)的值来源于前面两个值，所以DP数组是从首到尾计算的。
 * 4，空间优化
 * 因为第K个值只与前面两个值有关，所以定义两个变量记录就行。
 * <p>
 * 来源：https://leetcode-cn.com/problems/house-robber/
 */
public class 打家劫舍_198 {

    public static void main(String[] args) {

        int[] nums = {3, 5, 7, 1, 1, 8};
        int rob = efficientRob(nums);
        System.out.println(rob);

    }

    //常规动态规划
    public static int rob(int[] nums) {
        int len = nums.length;
        //先考虑简单的情况，没有房子，只有一间房子
        if (len == 0) {
            return 0;
        } else if (len == 1) {
            return nums[0];
        }
        //定义dp数组
        int[] dp = new int[len];
        //初始化值，注意原数组下标和dp数组下标的对应关系。
        dp[0] = nums[0];
        dp[1] = Math.max(nums[0], nums[1]);
        //dp[k]与nums[k]相对应
        for (int k = 2; k < len; k++) {
            dp[k] = Math.max(dp[k - 1], dp[k - 2] + nums[k]);
        }
        return dp[len - 1];
    }

    //空间优化
    public static int efficientRob(int[] nums) {
        int pre2 = 0, pre1 = 0;
        int cur;
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            cur = Math.max(pre1, pre2 + nums[i]);
            pre2 = pre1;
            pre1 = cur;
        }
        return pre1;
    }

    // dp[i] 表示 nums[i] 偷或者不偷的最高金额
    public int rob2(int[] nums) {
        if (nums.length == 1) {
            return nums[0];
        }
        int[] dp = new int[nums.length];
        dp[0] = nums[0];
        dp[1] = Math.max(nums[0], nums[1]);

        for (int i = 2; i < nums.length; i++) {
            dp[i] = Math.max(dp[i - 1], dp[i - 2] + nums[i]);
        }

        return dp[nums.length - 1];
    }

}
